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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于变分自编码器的聚类方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN112488148B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202011206103.5，技术领域涉及：G06V10/762；该发明授权基于变分自编码器的聚类方法和装置是由裴丹;李之涵设计研发完成，并于2020-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分自编码器的聚类方法和装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于变分自编码器的聚类方法和装置，其中，方法包括：获取输入数据x；将输入数据x，结合变分自编码器，获取对应的离散类别隐变量y及连续高斯隐变量z；将输入数据x、离散类别隐变量y以及连续高斯隐变量z，结合变分自编码器，获取对应的联合概率分布qz,y|x；利用变分自编码器对联合概率分布qz,y|x进行直接分解，根据离散类别隐变量y的概率分布，确定输入数据x的类别。该方法在变分自编码器的基础上进行改进，舍弃平均场近似，采用直接分解联合概率分布获取离散类别隐变量的概率分布，进而确定输入数据的类别，提高了聚类效果和准确度。

本发明授权基于变分自编码器的聚类方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于变分自编码器的图像聚类方法，其特征在于，包括： 获取图像，将从所述图像中提取的特征数据，或所述图像的原始像素值矩阵作为输入数据x； 将所述输入数据x，结合训练后的变分自编码器，获取对应的离散类别隐变量y，将所述输入数据x和所述离散类别隐变量y，结合所述训练后的变分自编码器，获取对应的连续高斯隐变量z，其中，采用蒙特卡洛目标作为损失函数，结合方差退火，对变分自编码器进行模型训练，以得到所述训练后的变分自编码器； 将所述输入数据x、所述离散类别隐变量y以及所述连续高斯隐变量z，结合所述训练后的变分自编码器，获取对应的联合概率分布qz,y|x； 利用所述训练后的变分自编码器对所述联合概率分布qz,y|x进行直接分解，根据所述离散类别隐变量y的概率分布，确定所述输入数据x的类别，其中所述利用所述训练后的变分自编码器对所述联合概率分布qz,y|x进行直接分解的公式为： qz,y|x＝qz|y,xqy|x 其中，qy|x表示所述离散类别隐变量y的概率分布，qz|y,x表示所述连续高斯隐变量z的概率分布。

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